數據時代已經到來，大有一種得數據者得天下趨勢，更有觀點認爲，未來數據將成爲公司的固定資產的一部分。我覺得這種觀點是合理的，數據跟能源一樣也是資源，未來整個商業社會將被數據驅動。
首先，總結一下，我理解的數據價值實現的一般步驟：
數據跟其他資源一樣，因爲被人類開採才有價值。未來數據量之大將打破現有人們對數據量的認知，要能在數據海洋中開採到有用的數據，大數據技術將是每個數據公司的必須，所以這方面的工作有理由會火。目前，多數擁有大數據的公司好像都沒有大數據處理能力。
當我們開採到有用的數據之後，一般會將這些數據放在一個叫數據倉庫（Data Warehouse）的地方，這個數據倉庫和普通OLTP（On-Line Transaction Processing）數據庫有所不同，數據倉庫不需要很強的事務性，強調聯機分析能力。
在創建數據倉庫之後，我們需要對數據倉庫中的數據進行OLAP（Online Analytical Processing）和數據挖掘（Data Mining）。因此數據分析方法和數據挖掘算法就顯得尤爲重要，這是數據最終實現價值的最核心環節。在追求實時性和可靠性的商業需求下這方面也會是一個難點。這個領域也是大有可爲的，需要仔細琢磨。
然後，總結一下我理解的塊數據：
塊數據由條數據組成，條數據是分佈在各個行業各個領域的業務數據，比如公安部門人口數據、淘寶客戶消費數據以及銀行業務數據等等都是條數據。這些數據都只是時空中單一維度上的數據，都不能單獨反映一個完整時空狀態。從常識我們都可以知道，銀行判斷目標貸款客戶如果單從銀行業務數據判斷是遠遠不夠的，這就強調在塊數據中分析客戶的重要性。
多個條數據需要互聯互通，才能交織成塊數據，才能發揮數據的真正魅力。這個過程實現面臨層層阻礙。比如，如何讓社會不同組織之間都願意交出自己的數據（畢竟這些數據都是企業辛辛苦苦收集的，總不能白送吧）？如果某個組織願意交出自己的數據，那麼其他組織就會完全信任？在數據交換的過程中哪些數據是敏感數據，交換會不會導致數據泄露危機？
這些問題需要政府與企業共同努力。政府從上層構築好相關法律法規，企業界則要在技術上讓數據交換更加安全暢通。
在單個企業不可能擁有完整的塊數據情況下，條數據要上升爲塊數據的核心可以理解爲數據資產的交易。數據如何衡量價值，怎樣才能像商品一樣進行交易，也是一個可以思考的方向。
